Um algoritmo ganancioso precisa conhecer a solução de todos os subproblemas em cada passo para tomar a decisão mais adequada.

Algoritmos de divisão e conquista lidam com problemas complexos, reduzindo-os iterativamente em subproblemas menores, geralmente utilizando técnicas de programação linear para solucionar cada subproblema. 

Algoritmos não-determinísticos sempre retornam o mesmo resultado ao resolver o problema, pois tomam decisões exatas e previsíveis a cada passo.

A programação dinâmica evita o recálculo de soluções de subproblemas já resolvidos anteriormente, armazenando essas soluções para otimizar o tempo de execução.

Um algoritmo serial divide o problema em subproblemas para resolver simultaneamente em diferentes processadores e, em seguida, agrupa os resultados.